徐爽，蔡鴻明，趙林暢，徐永馳

1.貴陽學(xué)院 經(jīng)管學(xué)院，貴陽 550005；2.上海交通大學(xué) 軟件學(xué)院，上海 201100；3.貴陽學(xué)院 數(shù)信學(xué)院，貴陽 550005；4.貴陽學(xué)院 電通學(xué)院，貴陽 550005

供應(yīng)鏈的概念出現(xiàn)在20世紀下半葉,當時的消費品制造商、生產(chǎn)商和銷售商之間的合作得到了發(fā)展.21世紀世界經(jīng)濟的全球化導(dǎo)致世界各地的聯(lián)系和服務(wù)范圍擴大.商品和服務(wù)的自由流動使得各國經(jīng)濟突飛猛漲,主要表現(xiàn)在許多國家的國內(nèi)生產(chǎn)總值增加,國民生活質(zhì)量的提高和消費的增加,從而刺激了良好的經(jīng)濟增長.供應(yīng)鏈對于經(jīng)濟的平穩(wěn)運行至關(guān)重要[1].在現(xiàn)代經(jīng)濟體系中,供應(yīng)鏈發(fā)揮著重要的作用,是衡量現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展水平的一個重要指標.供應(yīng)鏈中任何故障都會導(dǎo)致不利經(jīng)濟的現(xiàn)象,例如交付貨物的技術(shù)質(zhì)量下降、延遲或錯過交付.任何制約因素都會限制供應(yīng)鏈,導(dǎo)致生產(chǎn)和分銷訂單的執(zhí)行延遲和中斷.而供應(yīng)鏈中斷則會導(dǎo)致關(guān)鍵商品短缺、價格上漲、工廠關(guān)閉、集裝箱卸載等負面影響.它們還影響著各種各樣的產(chǎn)品,從汽車和電子產(chǎn)品等昂貴商品到食品、藥品、石油和天然氣等必需品,這些都會對生活成本產(chǎn)生影響.如果供應(yīng)鏈不間斷,同時原材料、組件、零件和其他配件的供應(yīng)發(fā)展良好且順暢,最終產(chǎn)品的生產(chǎn)就會順利進行.什么時候會發(fā)生供應(yīng)鏈中斷?如果政治、經(jīng)濟和社會形勢等外部條件穩(wěn)定,供應(yīng)鏈中斷可能只是由于資金流動的損失或相對于供應(yīng)的過度需求而導(dǎo)致鏈要素枯竭造成的.不穩(wěn)定的經(jīng)濟狀況,以及政治、社會和金融動蕩,可能導(dǎo)致供應(yīng)鏈崩潰和全球經(jīng)濟動蕩的出現(xiàn)[2].而今幾乎橫跨所有大陸的經(jīng)濟聯(lián)系均可能由于這種現(xiàn)象而失去其順暢性,甚至瓦解.當供應(yīng)鏈涉及跨越多個國家甚至大洲的大公司時,其相當于是一種大型物流事業(yè).因此,對所有國家而言,供應(yīng)、中間產(chǎn)品和生產(chǎn)投入的中斷意味著出口萎縮幅度大于進口,這會對其貿(mào)易平衡產(chǎn)生極其負面的影響.

目前,大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)被研究并應(yīng)用于供應(yīng)鏈的需求和供應(yīng)情況很常見[3].王洪峰等[4]提出了一種基于隨機優(yōu)化法的方法來處理供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的不確定性.該方法可以有效地減少不確定性問題,并優(yōu)化時間和復(fù)雜性.Ziari等[5]提出了一種戰(zhàn)術(shù)供應(yīng)計劃模型,以克服產(chǎn)品生命周期短和需求不確定性等難點.該模型可以提供基于利潤和交貨時間最佳權(quán)衡的解決方案.鄒筱等[6]使用支持決策的風(fēng)險評估關(guān)系,提出了一種供應(yīng)鏈系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu).張?zhí)烊鸬萚7]研究了供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)性.

在發(fā)展中國家,農(nóng)業(yè)被視為第一產(chǎn)業(yè),有助于消除貧困和保障糧食安全.農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈是指以農(nóng)產(chǎn)品為對象,圍繞農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的核心企業(yè),通過信息流、物流和資金流,實施農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工和營銷等過程.它將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的供應(yīng)商(規(guī)模經(jīng)營者)、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地、農(nóng)產(chǎn)品商品采購、物流服務(wù)經(jīng)銷商、分銷零售商和消費者連接成一種功能型網(wǎng)絡(luò)鏈.

農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、市場不確定性、市場力量失衡和脆弱性等特點.農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和加工的供應(yīng),經(jīng)過從批發(fā)商、零售商到最終消費者的各個環(huán)節(jié).農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和消費存在時間和空間差異.然而,市場信息極為分散和不確定,無論是農(nóng)民個體還是農(nóng)產(chǎn)品流通加工企業(yè)都很難完全掌握市場需求信息.農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈物流的能力包括運輸、包裝、儲存能力,它們直接決定了農(nóng)產(chǎn)品流通的規(guī)模和速度,也影響著農(nóng)產(chǎn)品流通深度和廣度.近年來,農(nóng)產(chǎn)品價格大幅上漲,一方面是受物價整體上漲的社會環(huán)境影響.另一方面,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)遭到破壞,導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈系統(tǒng)無法發(fā)揮正常的供應(yīng)功能,使農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈條結(jié)構(gòu)和運行機制表現(xiàn)出極大的脆弱性.

通過風(fēng)險分析和研究,可以確保農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和安全,提高供應(yīng)鏈的效率,增加供應(yīng)鏈的利潤,這是適應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營模式和社會化大生產(chǎn)加快需求轉(zhuǎn)變的有效途徑.因此,開展農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義.為此,本文研究并設(shè)計了一種基于貝葉斯決策樹的農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險評估模型.在綜合考慮影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈各個隨機變量的基礎(chǔ)上,采用ID3算法與貝葉斯算法建立決策樹模型,并提取風(fēng)險評估權(quán)重.實驗結(jié)果證明本文模型具有較高的預(yù)測準確性以及市場敏感性,可為供應(yīng)鏈中的決策者提供實際參考價值.

本文的貢獻如下:

1) 在綜合考慮影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的各個隨機變量的基礎(chǔ)上,采用ID3算法與貝葉斯算法建立決策樹模型并提取風(fēng)險評估權(quán)重.

2) 決策樹模型應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈(APSC),提出了APSC管理框架,有助于決策者進行評估分析,以降低農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險.

3) 使用接近專家推理來評估供應(yīng)鏈風(fēng)險,為供應(yīng)鏈管理提供了一個新的決策支持維度.

1 供應(yīng)鏈風(fēng)險研究

目前,關(guān)于供應(yīng)鏈的研究主要集中在風(fēng)險識別、風(fēng)險評估和風(fēng)險管理等方面.丁存振等[8]根據(jù)不確定性和外部因素造成的供應(yīng)中斷確定了供應(yīng)鏈的風(fēng)險.Tarei等[9]開發(fā)了一個用于評估供應(yīng)鏈風(fēng)險緩解策略的評估支持系統(tǒng),該系統(tǒng)通過集成異構(gòu)技術(shù)構(gòu)建,采用系統(tǒng)評審方法探索主動和被動風(fēng)險管理的推動者,利用基于規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)(FIS)來抵消評估變量中涉及的不確定性.Rathore等[10]使用失效模式效應(yīng)和模糊VIKOR來分析評估糧食供應(yīng)鏈中的風(fēng)險.他們使用模糊VIKOR對食品供應(yīng)鏈風(fēng)險因素進行優(yōu)先級排序.這是一種多屬性評估技術(shù),旨在根據(jù)標準對FSC的風(fēng)險因素進行排序.Lotfi等[11]將混合模糊和數(shù)據(jù)驅(qū)動的穩(wěn)健優(yōu)化與供應(yīng)商管理的庫存方法相結(jié)合,以實現(xiàn)彈性和可持續(xù)醫(yī)療保健供應(yīng)鏈.陳美燕等[12]提出了基于貝葉斯的風(fēng)險評估方法,用于使用歷史數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理.該方法可以幫助供應(yīng)鏈經(jīng)理盡早識別風(fēng)險因素.Yasamin等[13]提出了一個降低易腐食品供應(yīng)鏈風(fēng)險的模型.他們使用模糊最佳-最壞方法(F-BWM)對確定的策略進行了優(yōu)先排序.最佳-最壞方法的模糊擴展有助于將模糊性納入評估中,是一種具有更高一致性的高效評估方法.梁冠宇等[14]開發(fā)了一個框架來識別、分析和評估供應(yīng)鏈中斷因素和驅(qū)動因素.基于實證分析,在現(xiàn)實世界的工業(yè)環(huán)境中,確定并檢查了4個破壞因素類別,包括自然、人為、系統(tǒng)事故和財務(wù),共有16個破壞驅(qū)動因素.Khan等[15]使用MCDM方法優(yōu)先考慮清真食品供應(yīng)鏈中的風(fēng)險.該方法使用系統(tǒng)的文獻綜述來確定清真食品供應(yīng)鏈條中的各種風(fēng)險因素,并將其與專業(yè)人士和學(xué)者的專業(yè)知識相結(jié)合.然后,應(yīng)用模糊層次分析法(FAHP)對識別出的風(fēng)險要素進行優(yōu)先級排序[16].翟羿蒙[17]進行了一項調(diào)查,以檢查整個食品供應(yīng)鏈的欺詐和真實性以及食品欺詐對消費者和生產(chǎn)商的影響.結(jié)果表明,食品造假的普遍程度因行業(yè)而異,因此評估和檢測具有挑戰(zhàn)性.王曉梅等[18]回顧了新型冠狀病毒肺炎疫情期間農(nóng)業(yè)食品部門面臨的挑戰(zhàn),并推斷由于需求缺乏彈性,全球?qū)κ称返男枨蟊３窒鄬Ψ€(wěn)定.華樹春等[19]綜合多學(xué)科研究了新型冠狀病毒肺炎疫情如何影響食品供應(yīng)鏈,包括如何影響食品安全和保障,人與動物相互作用的風(fēng)險評估,以及如何導(dǎo)致食品行業(yè)的物流和規(guī)程發(fā)生變化.

農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中的風(fēng)險包括內(nèi)源性因素和外源性因素,一個階段的風(fēng)險可能會給整個食品供應(yīng)鏈帶來損失.外源性因素包括自然環(huán)境風(fēng)險、經(jīng)濟環(huán)境風(fēng)險、政策環(huán)境風(fēng)險和法律環(huán)境風(fēng)險.何軍等[20]研究了自然環(huán)境風(fēng)險對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的影響.肖文金[21]分析了經(jīng)濟環(huán)境風(fēng)險對生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的影響.內(nèi)源性因素是由供應(yīng)鏈節(jié)點之間不可避免的利益沖突和信息不對稱引起的風(fēng)險.例如,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的基礎(chǔ)設(shè)施限制加劇了運輸成本和風(fēng)險,從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的收入減少.風(fēng)險在食品供應(yīng)鏈上是傳遞的.目前對特定農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險的研究還很少,這不利于特定農(nóng)產(chǎn)品的風(fēng)險規(guī)避,容易影響農(nóng)產(chǎn)品整體市場.

2 模型理論

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先,選擇構(gòu)建決策樹所需的樣本屬性,并將數(shù)據(jù)分為2部分:訓(xùn)練樣本和測試樣本.使用貝葉斯方法來補齊缺失的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行離散化處理.樸素的貝葉斯方法使用已知的樣本屬性,將后驗概率最高的類Cx分配給未知的樣本屬性.假設(shè)有s個數(shù)據(jù),屬性相互獨立,其中數(shù)據(jù)I已知z個屬性i1i2,…,iz,但屬性i是未知的,那么未知屬性屬于Cx的概率為:

(1)

U(I)=U(i1)U(i2)…U(iz)

(2)

(3)

U(I∣Cx)=U(i1∣Cx)U(i2∣Cx)…U(iz∣Cx)

(4)

2.2 構(gòu)建決策樹

計算決策樹根節(jié)點的每個屬性的信息增益,選擇對應(yīng)最大值的屬性作為根節(jié)點的屬性,然后從上到下遞歸計算其他子節(jié)點的屬性.假設(shè)樣本有s個數(shù)據(jù),葉子節(jié)點有w個不同的分類Cx(x=1,2,…,w).sx為Cx的樣本數(shù),ux是樣本屬于Cx的概率.假設(shè)樣本的某個屬性G有q個不同的類別,根據(jù)屬性G可以將樣本S分為q個子集,sxy為子集sy中分類Cx的樣本數(shù),uxy=sxy/sy是sy中樣本屬于Cx的概率.那么,樣本分類所需的期望值X、基于屬性G劃分子集的熵E(G)、子集sy的期望X以及屬性G對應(yīng)的信息增益A(G)分別為:

(5)

(6)

A(G)=X(s1+s2+…+sw)-E(G)

(7)

(8)

在父節(jié)點和子節(jié)點之間添加貝葉斯節(jié)點,檢驗父節(jié)點的屬性是否可知(Y:已知,N:未知).并在構(gòu)建完決策樹后,對其進行后期剪枝(圖1).

圖1 貝葉斯決策樹示意圖

3 模型設(shè)計與開發(fā)

使用隨機變量來預(yù)測分析可能發(fā)生的風(fēng)險,并根據(jù)觀察數(shù)據(jù)對其進行量化評估.風(fēng)險作為狀態(tài)是固定存在的,但也會隨著自然變化隨機發(fā)生.本研究將農(nóng)產(chǎn)品市場供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模為5個流程:來源、供應(yīng)、需求、未來市場波動和市場價格.隨機變量是使用來自APSC操作的先驗知識設(shè)計和構(gòu)建的.

將隨機變量分為3類:觀察到的、微觀的和宏觀的.觀察到的隨機變量評估直接環(huán)境情況,微觀隨機變量代表供應(yīng)鏈活動,宏觀隨機變量評估市場行情.根據(jù)熵權(quán)法得到各隨機變量的權(quán)重詳見表1～表3.

表1 觀察到的隨機變量風(fēng)險評估

3.1 觀察到的隨機變量

觀察到的隨機變量權(quán)重基于5個APSC評估類型,總結(jié)在表1中.

氣候問題影響農(nóng)產(chǎn)品的生長和收獲,可以通過氣象站觀測或開放數(shù)據(jù)服務(wù)中獲得.利用種植面積估計農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量,可以手動完成或使用傳感器自動完成.氣候問題和種植面積提供有關(guān)來源的信息并暗示原材料加工.

原材料成本,如農(nóng)產(chǎn)品市場價格可以通過開放數(shù)據(jù)服務(wù)觀察到,從中還可以看到損害次級生產(chǎn)量的基礎(chǔ)信息.勞動力資源反映生產(chǎn)能力,通過已登記的勞動力和法定節(jié)假日數(shù)據(jù)獲得.原材料成本和勞動力資源對于評估供應(yīng)鏈中的供應(yīng)環(huán)境至關(guān)重要.

對于需求,所需信息涉及產(chǎn)品消費和物流.出口成本和貨幣兌換是關(guān)鍵因素.這些信息可以從石油價格指數(shù)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的貨幣兌換中獲得.此外,生產(chǎn)消費因農(nóng)產(chǎn)品和市場性質(zhì)而異.有些產(chǎn)品可能通過代理進行交易,而更多的產(chǎn)品則是通過標售進行交易.這意味著未來市場的波動性是用空盤量、交易量和市場價格來解釋的,這些可以從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)中觀察到.市場價格是由政府部門或代理人保留的農(nóng)產(chǎn)品的指數(shù)市場價格,可以直接觀察到.

表1中所有隨機變量都是通過開放數(shù)據(jù)、信息系統(tǒng)和服務(wù)觀察獲得的,我們還需要針對特定的市場環(huán)境明確變量的狀態(tài).例如,在氣候變化的情況下,根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的脆弱性重點關(guān)注干旱、季風(fēng)和洪水等風(fēng)險.其他變量根據(jù)APSC非平穩(wěn)特征得出的波動(下跌、平穩(wěn)、上漲)和趨勢(下降、橫盤、上升、波動)進行分類.選擇狀態(tài)的標準是基于它的長短期波動如何影響交易過程.例如,原材料成本顯示了對生產(chǎn)制造業(yè)的影響,而空盤量、交易量和市場價格則反映了市場的需求.由于長期受到交易過程的間接影響,因此它們的狀態(tài)需根據(jù)趨勢進行分類.

3.2 微觀隨機變量

微觀隨機變量權(quán)重是根據(jù)APSC的先驗知識闡述的,總結(jié)在表2中.

表2 微觀隨機變量風(fēng)險評估

農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量代表了市場來源的水平.生產(chǎn)能力是市場供應(yīng)生產(chǎn)的中間步驟.消費者偏好概括了產(chǎn)品需求,反映了市場需求.市場波動是影響市場需求的外部因素.

這些微觀隨機變量利用低、正常和高狀態(tài)來反映其市場環(huán)境.其中,因市場波動監(jiān)控市場情況,故使用下跌、穩(wěn)定和上漲來定義.

3.3 宏觀隨機變量

宏觀層面的隨機變量總結(jié)了供應(yīng)鏈動態(tài),標識農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈形勢.它由3種可能的狀態(tài)組成:均衡(指需求量和供給量相同)、短缺(指需求過剩)和過剩(指供給過剩).但需求、供應(yīng)和市場價格之間的關(guān)系很復(fù)雜.例如,如果需求上升而供應(yīng)下降,那么根據(jù)市場理論,就會出現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品短缺導(dǎo)致價格上漲的情況.相反,如果供求關(guān)系引發(fā)價格下降,仍然是農(nóng)產(chǎn)品短缺導(dǎo)致供應(yīng)鏈異常的情況.后一種情況反映了市場政策功能失調(diào),市場管理者必須實施修正(即控制參考市場價格或設(shè)置市場價格上限).

表3列出了需求、供應(yīng)和市場價格波動背景下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險權(quán)重,旨在幫助管理者評估及預(yù)測市場風(fēng)險.

表3 宏觀隨機變量風(fēng)險評估

市場控制農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和供應(yīng)與消費者之間的需求關(guān)系.我們利用這些信息對隨機變量之間的評估假設(shè)進行建模,隨機變量指標使用決策樹模型運行后的結(jié)果如圖2所示.

圖2 隨機變量決策樹模型

最后將該決策樹模型應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈,提出了一個APSC管理框架,有助于決策者進行評估分析,以降低農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險.該框架編碼了一種類似人類推理的方法,用于APSC管理(圖3).

圖3 APSC管理框架構(gòu)建流程

該框架由4個部分組成:數(shù)據(jù)感知、觀察識別、形勢解釋和風(fēng)險評估.

數(shù)據(jù)感知通過全球定位系統(tǒng)(GPS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、遙感技術(shù)和基于Web的應(yīng)用程序等來源檢索APSC相關(guān)數(shù)據(jù).原始數(shù)據(jù)通過觀察識別模塊轉(zhuǎn)換為可用于APSC的觀測數(shù)據(jù).盡管這些觀察數(shù)據(jù)詳細描述了APSC的信息,但它們并沒有詳細說明APSC之間的關(guān)系,這需要更深入地了解APSC的情況.形勢解釋以類人推理的方式產(chǎn)生基于決策關(guān)系的理性解釋.最后,評估預(yù)測主動規(guī)劃的風(fēng)險因素,從開放數(shù)據(jù)、信息系統(tǒng)了解的市場行情,并根據(jù)當前的APSC情況推斷出可能產(chǎn)生的風(fēng)險結(jié)果.由此產(chǎn)生的評估結(jié)果有助于決策者決定解決方案并及時調(diào)整計劃政策.

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 模型性能驗證

為驗證本文模型對APSC風(fēng)險的預(yù)測能力,首先對模型進行了性能評估.

根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈形勢可知,目標類別分布在9個可能的結(jié)果上,并且是不平衡的.根據(jù)10倍是最優(yōu)值,對本文基于貝葉斯的離散模型進行交叉驗證.將數(shù)據(jù)重新采樣為10個子集,在每次迭代中使用9個子集進行訓(xùn)練,其余的用于測試.采用10折交叉驗證來估計模型性能.

解釋驗證結(jié)果的度量標準是準確性,通過測量本文模型在學(xué)習(xí)過程中的預(yù)測性能來判斷,結(jié)果如圖4所示.

圖4 10折交叉驗證本文模型的預(yù)測精度

圖4顯示整體評價準確性高達92%.均衡和異常短缺是罕見事件,在樣本比例中的發(fā)生概率分別約為7%和8%,所以準確率低于90%.由于市場環(huán)境是動態(tài)變化的,所以均衡狀態(tài)是理想但很少發(fā)生的.同樣,異常短缺是指供不應(yīng)求,是一種與供求規(guī)律相矛盾的異常情況,也是一個罕見的事件.

實驗結(jié)果表明,本文提出的模型具有良好的性能,可以應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險評估研究,該模型對市場風(fēng)險評估情況正確且合理.

接著通過對模型正確性的預(yù)測性能測試,以及模型合理性的敏感性分析來驗證本文模型的有效性.

4.2 預(yù)測性能測量

實驗測量了本文模型的預(yù)測性能.目標類別是農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中隨機變量的狀態(tài),它們有助于在供應(yīng)鏈系統(tǒng)中提供最終評估結(jié)果.

使用標準分類算法來比較本文模型與其他4種模型(文獻[22]-文獻[25])在精確率、召回率和F1度量值3個指標上的預(yù)測性能.精確率(P)指的是正確預(yù)測正類樣品的比例,其計算公式為:

(9)

其中TP是真陽性預(yù)測,FP是假陽性預(yù)測.

召回率(R)指的是正確預(yù)測為正類的占全部實際為正類的比例,其計算公式為:

(10)

FN是假陰性預(yù)測.

F1度量值是P和R之間的平衡,其計算公式為:

(11)

分類器的性能取決于算法的參數(shù),這些模型由具有默認參數(shù)設(shè)置的Python庫scikit-learn實現(xiàn).例如,文獻[22]模型設(shè)置100個隱藏層,0.001學(xué)習(xí)率,200個epochs,ReLU作為激活函數(shù),adam作為優(yōu)化.使用測試數(shù)據(jù)集評估模型,每個模型的平均分數(shù)如圖5所示.

圖5 預(yù)測性能比較

圖5顯示了每個模型的精度、召回率和F1度量值,平均值遠遠超過80%.其中文獻[25]模型的精確率最低,為85%.該模型認為供應(yīng)鏈的特征是獨立的,只取決于結(jié)果.事實上,對于功能通常相互依賴的供應(yīng)鏈而言,情況并非如此.文獻[22-24]模型的精確率分別為91%,90%和92%,這些數(shù)據(jù)分數(shù)都很高,因為所有模型都是使用準備充分的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和驗證的.而本文模型相對更高,精確率可以達到96%,證明本文模型可以更好地應(yīng)用于預(yù)測系統(tǒng).本文模型在傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理中也非常有效.傳統(tǒng)供應(yīng)鏈是與現(xiàn)代供應(yīng)鏈相對應(yīng)的概念.與現(xiàn)代供應(yīng)鏈具有的數(shù)字化、智慧化、平臺化、服務(wù)化、綠色化、全球化等特征相比,傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)多數(shù)來源于企業(yè)內(nèi)部,存在信息封閉的現(xiàn)象,而且在傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理中,許多公司會聘請專家來評估短缺或過剩的可能性.然而,小公司缺乏這方面的專業(yè)知識,因此對他們而言預(yù)測分析更加耗費人力和時間.而本文模型可以幫助這些小公司準確評估供應(yīng)鏈風(fēng)險.

4.3 敏感性分析

盡管本文模型的結(jié)果可以很好地應(yīng)用于預(yù)測系統(tǒng),但它并沒有給出支持評估的解釋.因此,我們需要通過敏感性分析來解決這個問題,以顯示隨機變量之間聯(lián)系的強度和敏感性.該實驗可以為影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的隨機變量的狀態(tài)提供參數(shù),從而為本文模型評估市場結(jié)果提供合理解釋.實驗對其他供應(yīng)鏈風(fēng)險評估模型與本文模型進行了對比,本文使用了貝葉斯的條件依賴,它根據(jù)數(shù)據(jù)依賴生成關(guān)系,因而采用了基于場景的敏感性分析來解釋模型的合理評估.

我們使用最敏感的場景,“農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中的均衡狀態(tài)”.該事件發(fā)生的概率最低,但對評估的影響最大.根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的后驗概率可能受到生產(chǎn)能力、消費者偏好和市場價格的影響,我們假設(shè)基本情況對其隨機變量的狀態(tài)變化敏感.

利用敏感性分析根據(jù)未知變量的偏導(dǎo)數(shù)計算后驗概率分布,敏感性計算公式為:

(12)

式中,i是一個目標變量,對I=in的基本情況比較敏感,而u(in|e)是給定證據(jù)的基本情況的后驗分布.

以所有證據(jù)為條件的平均敏感性介于0和1之間.0表示農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈形勢的變化導(dǎo)致后驗概率的絕對變化減少,在后驗分布計算中表現(xiàn)出魯棒性.敏感性分析可以測量農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈形勢后驗敏感性的微小變化(即非平衡的原因).本質(zhì)上,這種分析是基于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈形勢的不確定性,以專家推理的方式計算評估之間的敏感性.

龍卷風(fēng)圖是風(fēng)險定量分析中常用的一種敏感性分析工具,它將各敏感參數(shù)按其敏感性進行排序,可以形象地反映出各敏感參數(shù)對價值評估結(jié)果的影響程度.本文使用龍卷風(fēng)圖表示,易于閱讀和解釋.圖6中的x軸表示農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的均衡狀態(tài)在0和1之間的敏感度.y軸是影響均衡條件的參數(shù).隨機變量狀態(tài)有27個可能的參數(shù),但只有5個最敏感的參數(shù)出現(xiàn)在圖6中.

圖6 本文模型和其他3種模型的龍卷風(fēng)圖結(jié)果對比

圖6顯示了本文模型和文獻[23]模型、文獻[24]模型以及文獻[25]模型的敏感度水平,敏感度分別為0.068,0.072,0.075和0.081.

本文模型和其他對比模型之間的區(qū)別是影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈敏感性的隨機變量的數(shù)量.本文模型對市場價格、生產(chǎn)能力和消費者偏好高度敏感,而其他對比模型分別對市場價格、交易量、空盤量、貨幣兌換敏感.變量的數(shù)量反映了資源和處理時間.本文模型的后驗分布對市場價格高度敏感.消費者和供應(yīng)商的行為是影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的主要因素,本文模型可以幫助人們使用接近專家推理來評估供應(yīng)鏈風(fēng)險.

模型的前3個參數(shù)表明均衡狀態(tài)已經(jīng)收斂到零.這意味著生產(chǎn)能力、消費者偏好和市場價格的變化導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈形勢變得不平衡(短缺或過剩).本文模型和其他對比模型中的最后兩個參數(shù)也不同,相比本文模型,其他對比模型對交易量、空盤量、貨幣兌換高度敏感.然而,由于交易量、空盤量、貨幣兌換不能被用來評估農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險情況,所以這些模型的評估結(jié)果并不合理.專家給予的解釋是這些隨機變量是影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的間接原因,其通常通過影響其他方式傳遞未來市場、出口成本和消費者偏好.實驗結(jié)果表明本文模型對生產(chǎn)能力、消費者偏好和市場價格的變化很敏感,符合領(lǐng)域?qū)＜业念A(yù)測推理,為供應(yīng)鏈管理提供了一個新的決策支持維度.

5 結(jié)論

由于全球人口不斷增加、氣候條件不斷變化以及自然界中占主導(dǎo)地位的其他因素,農(nóng)業(yè)實踐變得越來越難以預(yù)測.此外,農(nóng)作物的產(chǎn)量會直接影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的可持續(xù)性.因此,將新技術(shù)納入農(nóng)業(yè)實踐是當務(wù)之急.本研究設(shè)計和開發(fā)了一個用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)測評估的決策樹模型.該模型應(yīng)用貝葉斯決策樹算法對收集到的隨機變量進行分類,使用熵權(quán)法得到各隨機變量的權(quán)重并用于風(fēng)險評估.最后將決策樹模型應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈(APSC),提出了一個APSC管理框架.通過與其他模型在預(yù)測性能測量上的對比,驗證了本文模型具有較高的預(yù)測準確性.同時,敏感度分析實驗結(jié)果證明本文模型具有較高的市場靈敏度,可以有效地評估供應(yīng)鏈風(fēng)險,幫助決策者更好地預(yù)測及應(yīng)對市場變化.然而,基于專家知識的本文模型具有一定的主觀性.需要根據(jù)不同供應(yīng)鏈特征的市場調(diào)整模型的預(yù)測假設(shè),并根據(jù)不同的歷史數(shù)據(jù)重新調(diào)整參數(shù).在未來的工作中,我們將研究其他更具客觀性的數(shù)據(jù),用于不同供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)測.